《表1 两个收益率序列的基本统计结果Tab.1 Basic statistics of two return sequences》

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《基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析》

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为了对沪深股市间的相关性进行研究，文中选取上证综合指数（SH）和深证成分股指数（SZ）的日收盘价作为样本。价格{Pt}定义为市场的每日股票指数收盘价，收益率{Rt}定义如下:Rt=100（lnPt-lnPt-1）。选取样本期2011/1/4-2017/11/16，有效数据总量1 671套，数据源:国泰安数据库。进行描述性分析，从表1中可以看出，两个收益率序列的均值均比较小，两个收益率分布皆具有尖峰和有偏特征，峰度的值大于3，而且是远远大于正态分布的标准峰度值，其偏度小于0即左偏，尖峰厚尾的特点表现得很明显。对两序列进行正态性结果检验，SH和SZ的JB统计量的值分别为3 651.179，2 808.614且其p值均小于0.05，所以拒绝正态性假设。说明两个收益率序列不符合正态分布。因此，用GARCH模型来建立条件边缘分布，之后确定收益率序列的条件Copula函数。收益率的时序如图1～2所示，可发现，其时变波动、波动聚类特征明显。